Bourfat Imaz Zahra
Je suis analyste de données et data scientist avec 1 an d’expérience en entreprise, spécialisée en Power BI, en analyse web, en extraction de données via API et en modélisation ML.
About
Je suis analyste de données et data scientist avec 1 an d’expérience en entreprise, spécialisée en Power BI, en analyse web, en extraction de données via API et en modélisation ML. J’aime transformer des données brutes en insights actionnables, en construisant des tableaux de bord fiables et en automatisant des flux pour gagner en efficacité.
Au quotidien, je combine Python, SQL et l’écosystème Microsoft (Fabric, Dataflows, Power BI) pour consolider, nettoyer et exploiter des données provenant de sources comme Adobe Analytics. J’applique aussi des approches de machine learning (classification, NLP, modèles prédictifs) et je prends plaisir à relier l’analyse aux décisions produit et marketing, avec une approche rigoureuse et orientée impact.
- 1 year's experience
- Joined October 2026
Skills· 12
Languages
- FrenchAdvanced
- EnglishAdvanced
- ArabicFluent
Industry experience
- Retail
- Software & Internet
- Computers & Electronics
- Professional Services
- Media & Entertainment
Work experience· 4 roles
Développement et maintenance continue de tableaux de bord Power BI pour le suivi de la performance web, en exploitant Microsoft Fabric et les Dataflows pour centraliser et transformer les données. Automatisation de l’extraction via les API d’Adobe Analytics et traitement des résultats avec Python afin d’alimenter les rapports. Transformation des données de navigation en recommandations actionnables pour les équipes produit et marketing. Suivi hebdomadaire et mensuel des KPI e-commerce (trafic, taux de conversion, etc.) afin d’identifier rapidement les anomalies et orienter les décisions.
Mise en place d’automatisations ETL (Python + Azure Blob Storage) réduisant le temps de mise à jour des tableaux de bord Power BI et fiabilisant le suivi des KPI partenaires. Audit des pipelines multi-sources et production d’insights marketing à partir des données clients issues d’ACQUIA CDP pour soutenir et orienter les campagnes.
Construction d’un modèle prédictif de résultats NBA (RF, SVC, régression logistique) entraîné sur 10 saisons de données collectées via scraping automatisé. Utilisation de Python et de Scikit-learn pour préparer, entraîner et évaluer les modèles afin de générer des prédictions.
Education
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